Matlab 2021b及以上版本基于迁移学习的滚动轴承故障诊断方法与实现

上传者: ZEmaIZYgQu | 上传时间: 2025-09-21 16:05:15 | 文件大小: 1.81MB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文介绍了基于Matlab 2021b及以上版本的迁移学习在滚动轴承故障诊断中的应用。程序主要分为四个部分:数据预处理、模型加载、迁移学习以及故障分类。首先,对一维轴承振动信号进行预处理,将其转换为二维尺度图图像。接着,加载MATLAB自带的Squeezenet模型进行迁移学习,通过对预训练模型的调整,使其适应轴承故障诊断的任务。最后,使用调整后的模型对轴承故障进行分类,输出分类结果及准确率。实验结果显示,该方法的平均准确率约为98%,并且程序已验证可以正常运行,所有关键步骤都附有详细注释。 适合人群:机械工程领域的研究人员和技术人员,尤其是那些对滚动轴承故障诊断感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①用于工业设备维护和故障预测;②提高轴承故障诊断的准确性,减少停机时间;③帮助工程师理解迁移学习在实际应用中的具体实现。 阅读建议:读者应具备一定的Matlab编程基础和基本的机器学习概念,以便更好地理解和应用文中提供的方法和技术。

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